Object localization based on directional information case of 2D vector data
Notice bibliographique
Résumé
If you were told that some object A was perfectly (or somewhat, or not at all) in some direction d (e.g., west, above-right) of some reference object B, where in space would you look for A? Cognitive experiments suggest that you would mentally build a spatial template. Using essentially angular deviation, you would partition the space into regions where the relationship "in direction d of B" holds (to various extents) and regions where it does not hold. You would then be able to locate the objects for which the relationship holds best, and find A. Spatial templates, therefore, represent directional spatial relationships to reference objects (e.g., "east of the post office"). Note that other names can also be found in the literature (e.g., fuzzy landscape, applicability structure, potential field). There exists a very simple and yet cognitively plausible way to mathematically model a spatial template without sacrificing the geometry of the reference object (i.e., the object is not approximated through its centroid or minimum bounding rectangle). In case of 2D raster data, exact calculation of the model can easily be achieved but is computationally expensive, and tractable approximation algorithms were proposed. In case of 2D vector data, exact calculation of the model is not conceivable. In previous work, we introduced the concept of the F-template. We discussed the case of 2D raster data and designed, based on this concept, an efficient approximation algorithm for spatial template computation. The algorithm is faster, gives better results, and is more flexible than its competitors. Here, comparable advances are presented in the case of 2D vector data. These advances are of particular interest for spatial query processing in Geographic Information Systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».